Probable Causative Agents and Demographic Patterns of Encephalitis, Meningitis, and Meningoencephalitis in a Single Tertiary Care Center
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Encephalitis, meningitis, and meningoencephalitis present significant challenges in clinical management owing to their diverse etiologies and potential complications. A high suspicion index is critical for guiding treatment strategies and improving patient outcomes. Understanding the demographic characteristics and frequency of causes of these conditions is essential to deliver optimized care. Objective This study aimed to investigate epidemiological causes and relative outcomes, including mortality, based on cultures, laboratory investigations, and demographic factors among patients with encephalitis, meningitis, and meningoencephalitis in a Saudi Arabian tertiary care center. Methods A retrospective cross-sectional study was conducted at King Abdulaziz Medical City (KAMC) in Jeddah, Saudi Arabia. Data were collected from patients admitted between April 2016 and December 2022 who met the specified inclusion criteria. Results Among 233 patients, meningitis was the most prevalent diagnosis (65.77%), with bacterial agents being the predominant causative agents (79.74%). Higher mortality was significant with pediatrics <5 years and adults >60 years. Conclusion This study provides valuable insights into the epidemiology and clinical outcomes of central neurological infections based on a Saudi Arabian cohort. These findings underscore the importance of an accurate diagnosis and tailored management strategies. Further studies are warranted to enhance our understanding and to inform more predictable characteristics targeted in optimizing healthcare delivery for patients with such conditions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».